OmAgent：Om AI联合浙江大学推出的多模态智能代理框架

OmAgent简介

OmAgent是Om AI联合浙江大学滨江研究院开源的多模态智能代理框架，旨在实现对复杂视频内容的深度理解。该框架通过结合检索增强生成（RAG）技术和通用AI代理，有效解决了传统视频处理方法中存在的信息丢失问题。OmAgent能够高效地存储和检索与特定查询相关的视频帧，其核心组件包括Video2RAG视频预处理器和分治循环（DnC Loop），后者具备强大的自主推理和工具调用能力，可动态分解复杂任务并精准执行。OmAgent在多项实验中展现出卓越的性能，尤其是在处理长视频和复杂查询任务时，其创新的“rewinder”机制使其能够精确定位并回顾视频中的关键信息，显著提升了视频理解的准确性和深度。

OmAgent主要功能

1. 高效的视频帧存储与检索：OmAgent能够高效地存储和检索与特定查询相关的视频帧，确保在处理视频理解任务时能够快速获取详细内容，减少信息丢失。
2. 自主推理与任务规划：通过分治循环（DnC Loop），OmAgent具备自主推理能力，能够对复杂任务进行动态分解和规划，将复杂问题分解为多个可执行的子任务，并逐一解决。
3. 动态API和工具调用：在处理查询时，OmAgent能够根据需要动态调用各种API和工具，如面部识别、网络搜索等，以增强查询处理的准确性和效率。
4. 复杂视频理解：OmAgent能够处理各种类型的视频，包括长时间的监控录像和全长电影，提供深入的视频内容理解，支持复杂的视频问答任务。
5. 信息补充与验证：在视频数据从连续信息源转换为离散数据时，OmAgent可以通过特定工具（如rewinder）补充和验证信息，解决信息丢失问题。

OmAgent技术原理

1. Video2RAG视频预处理：
   • 场景检测：使用算法将视频分割成相对独立的视频块，记录关键节点的时间戳，并从每段中均匀采样帧。
   • 视觉提示：在预处理阶段，使用面部识别等算法获取视频中人物的信息，并通过视觉提示直接标注在图像上。
   • 音频文本表示：利用ASR算法将视频中的语音转换为文本，并使用说话人日志算法区分不同说话人。
   • 场景描述：使用支持多图像的MLLMs总结每个视频段的内容，生成场景描述。
   • 编码和存储：将场景描述向量化并存储在向量数据库中，同时存储原始文本以供基于关键词的检索。
2. 分治循环（DnC Loop）：
   • 征服者（Conqueror）：作为DnC Loop的入口点，负责评估和处理当前任务。根据任务的复杂性，决定是直接回答、分解任务还是调用工具。
   • 分解者（Divider）：负责将复杂任务分解为更简单的子任务，确保子任务的执行结果等同于原任务。
   • 救援者（Rescuer）：在执行过程中出现错误时，尝试修复问题，确保任务的顺利执行。
   • 任务树（Task tree）：使用递归树结构存储任务执行路径，通过Loop节点实现递归操作，支持任务的分解和执行。
3. 工具调用：
   • 视频细节回放工具（Rewinder）：OmAgent可以自主选择查看视频特定时间段的细节，解决视频数据在预处理阶段从连续信息源转换为离散数据时的信息丢失问题。
   • 常规工具：提供互联网搜索工具、面部识别工具、文件处理工具等，以满足更复杂的用户任务需求。
4. 查询处理与回答生成：
   • 时间信息提取：从查询中提取时间信息，用于过滤检索结果。
   • 文本编码与检索：将查询编码为文本嵌入，用于从知识数据库中检索相关的视频段信息。
   • 任务处理与结果合成：将检索到的视频信息和原始任务传递给DnC Loop进行处理，最终将所有子任务的执行结果合成最终答案。

OmAgent应用场景

1. 视频内容审核：自动检测视频中的违规内容，如暴力、色情等，提高审核效率和准确性。
2. 智能视频客服：为用户提供视频内容相关的咨询服务，如电影剧情解读、电视剧角色信息等。
3. 教育视频分析：帮助学生和教师分析教育视频，提取关键知识点，生成学习笔记。
4. 安防监控：实时监控视频流，自动识别异常行为，如入侵、火灾等，及时报警。
5. 视频内容推荐：根据用户的观看历史和偏好，推荐相关的视频内容，提升用户体验。
6. 影视制作辅助：在影视后期制作中，快速定位特定场景或镜头，辅助剪辑和特效制作。

OmAgent项目入口

• 项目主页：https://www.om-agent.com/
• GitHub代码库：https://github.com/om-ai-lab/OmAgent
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.16620